信息論基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　本書自2003年第一版以來，為國內(nèi)百余所高校不同的專業(yè)作為信息論課程教材使用。本次修訂，作者吸取了使用者多方面的寶貴意見，并對(duì)本書進(jìn)行了全面的審查，對(duì)各章內(nèi)容進(jìn)行了一些必要的增刪或改寫，在“網(wǎng)絡(luò)信息理論”一章中增加了近幾年迅速發(fā)展起來的“網(wǎng)絡(luò)編碼”的內(nèi)容。內(nèi)容編排上力求深入淺出，在講授信息論的基本理論的同時(shí)也介紹信息論的一些前沿理論和最新進(jìn)展，如網(wǎng)絡(luò)信息理論和網(wǎng)絡(luò)編碼等，還介紹了信息論在其他領(lǐng)域中的一些應(yīng)用。
　　全書結(jié)構(gòu)緊湊，簡明扼要，推導(dǎo)嚴(yán)密，語言順暢。內(nèi)容主要包括隨機(jī)變量的信息度量、隨機(jī)過程的信息度量和漸近等分性、數(shù)據(jù)壓縮和信源編碼、數(shù)據(jù)可靠傳輸和信道編碼、限失真數(shù)據(jù)壓縮和率失真理論、連續(xù)信源與信道理論、網(wǎng)絡(luò)信息理論和網(wǎng)絡(luò)編碼、信息論的應(yīng)用等。作者還編輯了習(xí)題供各校授課教師參考使用。
　　本書可作為高等學(xué)校信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)教材，也可供其他專業(yè)“信息論基礎(chǔ)”課程選用。

書籍目錄

第1章 隨機(jī)變量的信息度量
　§1.1　自信息
　§1.2　熵、聯(lián)合熵、條件熵
　§1.3　相對(duì)熵和互信息
　§1.4　信息量的一些基本性質(zhì)
　§1.5　廣義熵
習(xí)題一
第2章 隨機(jī)過程的信息度量和漸近等分性
　§2.1　信源和隨機(jī)過程的基本概念
　§2.2　隨機(jī)過程的信息度量
　§2.3　漸近等分性質(zhì)
　§2.4　漸近等分性在數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用——信源編碼定理
　§2.5　Shannon—McMillan—Breiman定理
習(xí)題二
第3章 數(shù)據(jù)壓縮和信源編碼
　§3.1　等長碼
　§3.2　變長編碼
　§3.3　哈夫曼（Huffman）碼
　§3.4　算術(shù)碼
　　§3.4.1　香農(nóng)一費(fèi)諾碼
　　§3.4.2　自適應(yīng)算術(shù)碼
　§3.5　通用信源編碼
　　§3.5.1　Lz算法
　　§3.5.2　LZW（LempeL-Ziv-Welch）算法
　　§3.5.3　Kieffer-YaIlg算法（基于語法的普適信源壓縮算法）
習(xí)題三
第4章 數(shù)據(jù)可靠傳輸和信道編碼
　§4.1　離散無記憶信道和信道容量
　§4.2　信道容量的計(jì)算
　　§4.2.1　拉格朗日乘子法
　　§4.2.2　信道容量的迭代算法
　§4.3　信道編碼理論
　　§4.3.1　一些定義和概念
　　§4.3.2　聯(lián)合典型序列
　　§4.3.3　信道編碼定理
　§4.4　帶反饋的信道模型
　§4.5　聯(lián)合信源——信道編碼定理
　§4.6　線性分組碼
　習(xí)題四
第5章 限失真信源編碼和率失真函數(shù)
　§5.1　限失真信源編碼模型和率失真函數(shù)
　　§5.1.1 限失真信源編碼模型和率失真函數(shù)定義
　　§5.1.2　率失真函數(shù)的性質(zhì)
　　§5.1.3　平穩(wěn)信源的率失真函數(shù)
　§5.2　率失真函數(shù)的計(jì)算
　　§5.2.1　一個(gè)簡單的例子
　　§5.2.2　拉格朗日乘子法
　　§5.2.3　迭代算法
　§5.3　限失真信源編碼定理
習(xí)題五
第6章 連續(xù)信源和信道編碼理論
　§6.1　可微熵
　§6.2　相對(duì)熵和互信息
　§6.3　連續(xù)信源的率失真函數(shù)
　　§6.3.1　率失真函數(shù)和失真率函數(shù)
　　§6.3.2　高斯信源的率失真函數(shù)
　　§6.3.3　一般連續(xù)信源的率失真函數(shù)
　§6.4　高斯信道
　　§6.4.1　有加性噪聲的信道模型和信道容量
　　§6.4.2　復(fù)合高斯信道和平穩(wěn)高斯信道
習(xí)題六
第7章 網(wǎng)絡(luò)信息理論
　§7.1　網(wǎng)絡(luò)通信模型
　§7.2　多變量聯(lián)合典型序列
　§7.3　多址信道
　　§7.3.1　二址信道模型和編碼定理
　　§7.3.2　多址信道容量區(qū)域的計(jì)算
　　§7.3.3　高斯多址信道
　§7.4　相關(guān)信源編碼
　　§7.4.1　Slepian-Wolf模型
　§7.5　相關(guān)信源和多址信疲乏復(fù)合編碼問題
　§7.6　網(wǎng)絡(luò)編碼
　　§7.6.1　幾個(gè)例子
　　§7.6.2　最大流最小截定理
　　§7.6.3　線性網(wǎng)絡(luò)編碼
　習(xí)題七
后記：信息論的推廣和應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

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